Antes de escolher modelo, fornecedor ou arquitetura de IA, vale avaliar se o contexto mínimo existe.
1. Qual problema queremos resolver?
“Usar IA” não é problema de negócio.
2. Quais dados ou documentos são necessários?
Liste as fontes que alimentariam a solução.
3. Esses dados estão acessíveis?
Dados podem existir e ainda assim estar presos em sistemas, arquivos ou permissões difíceis.
4. A informação é confiável?
IA pode amplificar inconsistências. Documentos desatualizados e cadastros ruins afetam a resposta.
5. Existe histórico suficiente?
Casos preditivos dependem de exemplos do passado. Nem todo problema possui dados adequados.
6. Como o resultado será validado?
Defina revisão humana, testes ou métricas antes de colocar a solução em produção.
7. Como o valor será medido?
Tempo economizado? Qualidade? Conversão? Prazo? Risco?
Readiness não significa perfeição
A empresa não precisa resolver toda governança antes de testar IA.
Mas precisa reconhecer quais dados sustentam o caso de uso e quais riscos precisam ser controlados.
Projetos de IA bem priorizados começam com um problema claro e uma avaliação realista da informação disponível.
